오픈 소스 AI의 변혁적 전환
역사적으로 오픈 소스 AI 개발은 단편적인 노력으로, 성능이 떨어지는 모델이 많았습니다. 2023년 이전에는 GPT-2에 근접하는 성능을 가진 AI 모델을 훈련할 수 있는 자원을 가진 비영리 단체가 거의 없었습니다. 대규모 기술 기업들이 독점적인 AI 환경을 지배했고, 오픈 소스 AI는 틈새 응용 분야에 국한되었습니다.
2023년은 전환점이 되었습니다. 허용적인 라이선스를 가진 여러 개의 새로운 기본 모델이 출시되었고, 이어서 Meta가 Microsoft와의 파트너십을 통해 오픈 소스 Llama 2 모델을 획기적으로 출시했습니다. 이 사건은 6개월 만에 10,000개 이상의 파생 모델이 생성되는 등 활발한 활동을 촉발했습니다. 오픈 소스 AI 개발의 새로운 시대가 시작된 것입니다.
야심 찬 목표와 저명한 운영 위원회
이러한 배경에서 AI 얼라이언스는 출범부터 인상적인 목표를 제시했습니다. 이러한 목표는 다음과 같습니다.
- 개방형 협업 촉진
- AI 거버넌스 및 가드레일 구축
- 벤치마킹 도구 및 명확한 정책 입장 개발
- 광범위한 교육 이니셔티브 우선순위 지정
- 강력한 하드웨어 생태계 육성
얼라이언스의 강점은 저명한 상업 조직 및 대학으로 구성된 운영 위원회의 역량으로 더욱 강조됩니다.
회원 기준: 개방성과 협력에 대한 헌신
AI 얼라이언스의 회원이 되려면 조직은 다음 네 가지 주요 기준을 충족해야 합니다.
- 사명과의 일치: 잠재적 회원은 안전, 개방형 과학 및 혁신을 육성하는 사명과 일치해야 합니다.
- 프로젝트에 대한 헌신: 회원은 얼라이언스의 사명과 일치하는 중요한 프로젝트에 헌신해야 합니다.
- 다양한 관점: 잠재적 회원은 현재 140개 이상의 조직으로 구성되어 있으며 앞으로 더 늘어날 것으로 예상되는 글로벌 회원 내에서 다양한 관점과 문화에 기여해야 합니다.
- 평판: AI 얼라이언스는 AI 오픈 소스 커뮤니티 내에서 교육자, 구축자 또는 옹호자로서 인정받는 평판을 가진 회원을 찾습니다.
회원 분류: 구축자, 조력자, 옹호자
얼라이언스 회원은 일반적으로 다음 세 가지 범주 중 하나에 속합니다.
- 구축자 (Builders): 이 회원은 AI를 활용하는 모델, 데이터 세트, 도구 및 응용 프로그램을 만드는 역할을 담당합니다.
- 조력자 (Enablers): 이 회원은 튜토리얼, 사용 사례 및 일반적인 커뮤니티 지원을 통해 개방형 AI 기술 채택을 촉진합니다.
- 옹호자 (Advocates): 이 회원은 AI 얼라이언스 생태계의 이점을 강조하고 조직 리더, 사회적 이해 관계자 및 규제 기관 간의 대중의 신뢰와 안전을 조성합니다.
6가지 핵심 분야: AI 생태계에 대한 전체적인 접근 방식
AI 얼라이언스는 6가지 핵심 분야에서 장기적인 우선순위를 정의합니다. 그러나 얼라이언스는 전체 AI 생태계에 대한 전체적인 접근 방식을 취하며, 커뮤니티 구성원과 개발자가 하나 이상의 영역에 참여하고 관심사나 우선순위가 변경됨에 따라 적응하도록 장려합니다.
6가지 핵심 분야는 다음과 같습니다.
기술 및 교육
이 분야는 AI의 위험을 평가하는 소비자와 비즈니스 리더, AI 응용 프로그램을 구축하는 학생과 개발자를 포함한 광범위한 청중에게 AI 지식을 제공하는 데 전념합니다. 특정 분야에서 전문가 지침을 찾는 과정을 단순화하는 것을 목표로 하며 모델 평가 이니셔티브를 포함합니다.
2024년에 얼라이언스는 AI의 핵심 역할과 해당 역할에 필요한 기술을 식별하기 위한 광범위한 설문 조사의 결과인 AI 필수 역량 가이드를 발표했습니다. 최근에 발행되었음에도 불구하고 이 가이드는 이미 9번의 개정을 거쳤으며 초기 설문 조사에서 확인된 문제를 해결하기 위한 후속 설문 조사가 계획되어 있습니다.
신뢰와 안전
이 중요한 영역은 모든 AI 응용 프로그램의 성공에 필요한 신뢰와 안전의 필수 요소를 탐구합니다. 모델과 응용 프로그램이 고품질이고 안전하며 신뢰할 수 있도록 벤치마크, 도구 및 방법론이 사용됩니다. 여기에는 진화하는 행동 기준과 위험에 대한 효과적인 대응을 지원하는 것이 포함됩니다.
이 영역의 작업 그룹은 신뢰와 안전과 관련된 최상의 개념을 수집하고 사용자를 필요한 전문 지식과 연결합니다. AI 얼라이언스 웹사이트에 게시된 오픈 소스 AI 신뢰 및 안전 현황 - 2024년 말 에디션 설문 조사는 이 영역의 요구 사항과 성공 사례를 모두 강조했습니다. 연구 및 환경 격차는 수많은 AI 얼라이언스 회원의 연구 개발 노력을 통해 해결되고 있습니다.
응용 프로그램 및 도구
이 그룹은 효율적이고 강력한 AI 지원 응용 프로그램을 구축하기 위한 도구와 기술을 탐구하는 데 중점을 둡니다. 또한 AI 응용 프로그램의 실험 및 테스트를 용이하게 하여 혁신을 가속화하는 AI 랩을 개발하고 있습니다.
하드웨어 지원
이 영역은 AI 소프트웨어 스택이 하드웨어에 구애받지 않도록 하여 강력한 AI 하드웨어 가속기 생태계를 조성하는 데 전념합니다. MLIR 및 Triton과 같은 기술은 고성능 하드웨어 이식성을 달성하기 위한 중요한 소프트웨어 도구입니다. 이러한 도구를 통해 조직은 선호하는 하드웨어를 활용하여 유연성과 성능을 높이고 독점 시스템에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
기반 모델 및 데이터 세트
이 영역은 다국어, 다중 모드, 시계열, 과학 및 기타 영역을 포함하여 서비스가 부족한 영역을 위한 모델에 집중합니다. 예를 들어, 과학 및 도메인 특정 모델은 기후 변화, 분자 발견 및 반도체 산업을 대상으로 합니다.
효과적인 모델 및 AI 응용 프로그램 아키텍처에는 명확한 거버넌스 및 사용 권한이 있는 유용한 데이터 세트가 필요합니다. *개방형 신뢰할 수 있는 데이터 이니셔티브 (Open Trusted Data Initiative)*는 이러한 데이터 세트에 대한 요구 사항을 명확히 하고 규정을 준수하는 데이터 세트 카탈로그를 구축하고 있습니다. 이 노력은 법적, 저작권 및 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 크게 없애는 것을 목표로 합니다.
옹호
건전하고 개방적인 AI 생태계를 조성하려면 규제 정책 옹호가 필수적입니다. 모든 AI 정책 및 규정은 편향된 관점이 아닌 균형 잡힌 관점을 나타내야 합니다.
신뢰와 안전에 대한 심층 분석: 2025년 이니셔티브
신뢰와 안전은 AI 얼라이언스 내에서 중요하고 광범위한 분야이며, 수많은 전문가가 증오심 표현, 편견 및 기타 유해한 콘텐츠를 감지하고 완화하는 도구를 개발하고 있습니다. *신뢰 및 안전 평가 이니셔티브 (Trust and Safety Evaluation Initiative)*는 2025년의 주요 사업으로, 안전뿐만 아니라 AI 모델 및 응용 프로그램의 효과를 평가하는 것이 중요한 성능 및 기타 영역에 대한 전체 평가 스펙트럼에 대한 통합된 관점을 제공합니다. 하위 프로젝트는 건강, 법률 및 금융과 같은 도메인별 특정 안전 우선순위를 탐색하고 있습니다.
2025년 중반에 AI 얼라이언스는 개발자가 다음을 수행할 수 있는 Hugging Face 리더보드를 출시할 계획입니다.
- 자신의 필요에 가장 적합한 평가 검색
- 오픈 모델이 해당 평가에 대해 어떻게 수행되는지 비교
- 해당 평가를 다운로드하고 배포하여 자체 비공개 모델 및 AI 응용 프로그램 검토
이 이니셔티브는 또한 다양한 사용 사례의 중요한 안전 및 규정 준수 측면에 대한 지침을 제공합니다.
온프레미스 AI 지원: 하드웨어에 구애받지 않는 소프트웨어 스택
모든 AI 모델 호출이 호스팅된 상용 서비스에 의존하는 것은 아닙니다. 특정 상황에서는 에어 갭 솔루션이 필요합니다. AI 지원 스마트 에지 장치는 인터넷 연결 없이 온프레미스에서 새롭고 작고 강력한 모델을 배포하는 것을 주도하고 있습니다. 이러한 사용 사례를 지원하고 유연한 하드웨어 구성으로 대규모 모델 서비스를 용이하게 하기 위해 AI 얼라이언스는 하드웨어에 구애받지 않는 소프트웨어 스택을 개발하고 있습니다.
협업의 실제 사례: SemiKong 및 DANA
두 가지 예는 얼라이언스 회원 간의 개방형 협업이 모두에게 상당한 이점을 제공하는 방법을 보여줍니다.
SemiKong
SemiKong은 세 얼라이언스 회원 간의 공동 노력입니다. 그들은 반도체 제조 공정 도메인에 특화된 오픈 소스 대규모 언어 모델을 만들었습니다. 제조업체는 이 모델을 활용하여 새로운 장치 및 프로세스 개발을 가속화할 수 있습니다. SemiKong은 반도체 장치의 물리학 및 화학에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 단 6개월 만에 SemiKong은 전 세계 반도체 산업의 주목을 받았습니다.
SemiKong은 Tokyo Electron에서 큐레이팅한 데이터 세트를 사용하여 Llama 3 기본 모델을 미세 조정하여 개발되었습니다. 이 튜닝 프로세스를 통해 일반 기본 모델에 비해 반도체 에칭 프로세스에 대한 우수한 지식을 갖춘 산업별 생성 AI 모델이 탄생했습니다. SemiKong에 대한 기술 보고서를 사용할 수 있습니다.
DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)
DANA는 Aitomatic Inc.(실리콘 밸리 기반)와 Fenrir Inc.(일본 기반)의 공동 개발입니다. 이는 모델이 다른 도구와 통합되어 상호 보완적인 기능을 제공하는 현재 인기 있는 에이전트 아키텍처의 초기 예입니다. 모델만으로도 인상적인 결과를 얻을 수 있지만, 수많은 연구에서 LLM이 종종 잘못된 답변을 생성하는 것으로 나타났습니다. SemiKong 논문에 인용된 2023년 연구에서는 일반적인 LLM 오류가 50%인 반면, DANA의 추론 및 계획 도구의 상호 보완적인 사용은 대상 응용 프로그램의 정확도를 90%로 높였습니다.
DANA는 신경망의 패턴 인식 기능과 기호 추론을 결합하여 엄격한 논리 및 규칙 기반 문제 해결을 가능하게 하는 뉴로심볼릭 에이전트를 사용합니다. 논리적 추론은 계획 도구(예: 조립 라인 프로세스 설계)와 결합되어 산업 품질 관리 시스템 및 자동화된 계획 및 일정 관리에 필수적인 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다.
DANA의 다재다능함은 여러 도메인으로 확장됩니다. 예를 들어, 재무 예측 및 의사 결정에서 DANA는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 활용하여 복잡한 이론을 기반으로 시장 동향을 이해하고 예측할 수 있습니다. 이 동일한 기능은 의료 문헌 및 연구 정보를 검색하고 평가하는 데 적용되어 진단 및 치료가 확립된 의료 프로토콜 및 관행을 준수하도록 할 수 있습니다. 본질적으로 DANA는 환자 결과를 개선하고 중요한 환자 응용 프로그램의 오류를 줄일 수 있습니다.
지속적인 성장을 위한 강력한 기반
AI 얼라이언스는 23개국에 걸쳐 회원과 주요 AI 과제에 초점을 맞춘 수많은 작업 그룹을 통해 2025년을 강력한 위치에서 시작했습니다. 얼라이언스는 90개 이상의 활성 프로젝트에 참여하는 1,200명 이상의 작업 그룹 협력자를 자랑합니다. 국제적으로 AI 얼라이언스는 10개국에서 개최된 행사에 참여하여 20,000명 이상의 사람들에게 다가갔으며, 연구자와 개발자가 AI를 구축하고 활용하는 데 도움이 되는 중요한 AI 주제에 대한 5개의 사용법 가이드를 발표했습니다.
AI 얼라이언스는 IBM의 Granite 제품군 및 Meta의 Llama 모델과 같은 모델에서 AI를 사용하는 예제를 발표했습니다. RAG, 지식 그래프, 뉴로심볼릭 시스템, 새로운 에이전트 계획 및 추론 아키텍처를 포함한 일반적인 응용 프로그램 패턴에 대해 가장 인기 있는 개방형 라이브러리 및 모델을 활용하는 ‘레시피’ 컬렉션이 늘어나고 있습니다.
확장: 2025년 및 그 이후의 야심 찬 계획
2025년에 AI 얼라이언스는 도달 범위와 영향력을 10배로 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 앞서 논의한 두 가지 주요 이니셔티브는 *개방형 신뢰할 수 있는 데이터 이니셔티브 (Open Trusted Data Initiative)*와 *신뢰 및 안전 평가 이니셔티브 (Trust and Safety Evaluation Initiative)*입니다. AI 얼라이언스는 또한 AI 응용 기술을 개발하고 테스트하기 위한 산업 표준 커뮤니티 랩을 설립할 계획입니다. 도메인 특정 모델 이니셔티브는 계속 발전할 것입니다. 예를 들어, 새로운 기후 및 지속 가능성 작업 그룹은 기후 변화 및 그 완화의 주요 과제를 해결하기 위해 다중 모드 기반 모델과 오픈 소스 소프트웨어 도구를 개발할 계획입니다.
2030년까지 AI는 전 세계 경제에 약 20조 달러를 기여할 것으로 예상됩니다. 그때까지 산업용 AI 응용 프로그램의 70%가 오픈 소스 AI에서 실행될 것으로 예상됩니다. AI 전문가 부족은 현재보다 더욱 심각해질 것으로 예상됩니다. AI 얼라이언스 회원은 다른 회원과 협력하여 다양한 전문 지식과 리소스 공유에 액세스함으로써 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.
AI 얼라이언스는 Linux Foundation, Apache Software Foundation 및 Open Source Initiative와 같은 다른 성공적인 오픈 소스 조직과 유사한 성장 궤도를 따르고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 종합적인 AI 교육 및 기술 프로그램
- 책임감 있는 AI를 위한 글로벌 옹호
- AI 안전 및 신뢰성, 개발 및 사용 용이성을 보장하는 도구 생성
- 학술 기관과의 공동 연구
AI 얼라이언스의 리더십은 개발자와 연구자뿐만 아니라 비즈니스 및 정부 리더를 계속 유치할 것입니다. AI 얼라이언스의 리더십은 2025년의 최우선 과제로 글로벌 협력 확대를 설정했습니다. 모든 것을 고려할 때 AI 얼라이언스는 인공 지능의 미래를 형성, 개선 및 혁신하는 지배적인 글로벌 세력으로 성장할 수 있는 기반을 갖추고 있습니다.